怎么设计一个为 AI 时代准备的数据存储引擎
核心问题是:做 AI 应用时,数据结构经常要变。今天 AI 输出 12 个字段,明天可能变成 30 个。传统数据库改表结构要走流程、要停机,根本跟不上这个节奏。
若石的解决方案组合了三个技术点:
- 用 EAV 模式 + JSON Schema,实现“零 DDL”,加字段不用改表结构
- 用 PostgreSQL 的 CTE + JSON_AGG,把 N+1 查询问题干掉,延迟从 1 秒降到 25 毫秒
- 用 DuckDB + Parquet 做冷热分离,同时用 Anti-Join 机制保证查询不会读到脏数据
如果你在做 AI 应用,经常为改数据库字段这事烦,或者对数据库架构设计感兴趣,推荐看看若石的文章。